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Vicepresidente Senior Ejecutivo
• Zaragoza
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Descripción del trabajo
En EFG (ESL FACEIT Group), creamos mundos más allá del juego, donde jugadores y fans se convierten en comunidad. Nos enorgullece tener una responsabilidad social corporativa que dice: "NO ES GG, HASTA QUE ES GG PARA TODOS".
Nuestra pasión, oficio y ADN se alinean para crear y moldear el mundo de los esports, torneos de juegos, ligas, eventos y ecosistemas holísticos a través de millones de jugadores, fans y héroes, así como mediante nuestra gente y cultura.
Buscamos un Ingeniero de Aprendizaje Automático Senior experimentado, que sepa que la verdadera marca de inteligencia y experiencia es la amabilidad, y la responsabilidad de usarla para elevar a todos a tu alrededor.
Te unirás al equipo de ML Ops, cuya misión es diseñar, construir y evolucionar una plataforma de ML Ops de clase mundial que empodere a los Científicos de Datos y entregue valor a los equipos de negocio de EFG. Esta es una oportunidad única para moldear la arquitectura y los patrones de ejecución técnica de un ecosistema en fase inicial.
Expectativas
Servir como líder en tecnología
* Preguntar el por qué, incansablemente, hasta entender las necesidades del cliente y asegurarse de diseñar la solución correcta para los problemas, no solo la primera que se presenta;
* Colaborar con nuestros stakeholders y actuar como consultor interno para fomentar la adopción de nuestra plataforma de datos;
* Contribuir a la estrategia técnica del equipo y a su ejecución mediante priorización y gestión de entregas;
* Establecer altos estándares en documentación, pruebas, resiliencia, monitoreo y calidad del código. Hacer cumplir estos estándares responsabilizando a tu equipo;
* Buscar eficiencias y simplificar código, infraestructura y modelos de datos en la plataforma;
* Inspirar, enseñar y guiar a los miembros del equipo; liderar sesiones de diseño, revisar código, asumir la propiedad de procesos operativos.
Destacar como Ingeniero Senior
* Escribir código bien estructurado, reutilizable y documentado que capture la esencia de la solución;
* Descomponer problemas ambiguos y abiertos en soluciones con múltiples herramientas;
* Construir arquitecturas complejas integrando múltiples servicios y herramientas SaaS, aprovechando una sólida comprensión de tecnologías en la nube (GCP);
* Impulsar eficiencias, reducir gastos tecnológicos y abordar la deuda técnica trimestralmente.
Personificar nuestro ADN
* Ejemplificar los valores que vivimos. Fomentar una cultura sin culpas. Cuidar y conocer a los miembros de tu equipo; inspirar y guiarlos para que sean lo mejor que puedan ser;
* Ser un líder técnico centrado en las personas, con relaciones sólidas y una actitud positiva.
Requisitos
MLOps & Infraestructura
* Construir flujos de trabajo de ML robustos, escalables y reproducibles;
* Implementar pipelines CI/CD para sistemas ML con gestión de versiones, evaluación automática y despliegue;
* Desplegar y mantener infraestructura como código usando Terraform en GCP y Kubernetes;
* Construir sistemas de servicio para inferencia en tiempo real con baja latencia;
* Monitorear pipelines y sistemas en producción usando Prometheus, Grafana y herramientas de alerta.
Arquitectura
* Participar en la arquitectura de sistemas ML que entreguen valor real;
* Liderar mejoras técnicas y migraciones a pipelines modulares y en contenedores;
* Evaluar nuevas herramientas y frameworks (p.ej., Seldon, integración LLM);
* Diseñar plataformas que apoyen la efectividad del data science y los objetivos de stakeholders.
Aprendizaje Automático
* Trabajar con científicos de datos y transformar prototipos en servicios confiables;
* Desarrollar modelos en PyTorch para clasificación, ranking y recuperación basada en embeddings;
* Integrar LLMs en sistemas, desde ingeniería de prompts hasta fine-tuning y despliegue;
* Monitorear modelos y detectar deriva para mantener rendimiento.
Habilidades Prácticas en Ingeniería
* Gestionar todo el ciclo de vida de ML usando herramientas como MLFlow, Feast, Ray, Evidently.ai;
* Construir pipelines batch con Airflow y dbt, y flujos en streaming con Pub/Sub;
* Usar Docker, Kubernetes y FastAPI para construir y exponer servicios de modelos en producción;
* Aplicar excelentes prácticas de ingeniería en Python para pipelines escalables.
Liderazgo Técnico
* Haber liderado en tecnología, aprendiendo de errores previos;
* Interactuar con stakeholders y adaptar la comunicación a diferentes niveles.
Cualidades Personales
* Ser un jugador de equipo, con buen humor y relaciones sólidas;
* Amante del aprendizaje y mantenerse actualizado en tendencias de datos;
* Experiencia en la industria de esports, gaming, apuestas o eventos sería un plus;
* Disfrutar del proceso y celebrar los logros.
Nivel de seniority
* Mid-Senior level
Tipo de empleo
* Full-time
Función laboral
* Ingeniería y Tecnologías de la Información
Industrias
* Tecnología, Información e Internet
J-18808-Ljbffr
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